Американские ученые обучили искусственный интеллект предсказывать развитие злокачественных опухолей молочной железы с точностью 97%. Они уверены, что технология снизит количество ненужных хирургических операций.
Вероятность перехода доброкачественной опухоли молочной железы в злокачественную форму определяется после биопсии. Если микроскопическое исследование ткани показывает повышенный риск развития рака, предпочтительным вариантом лечения часто становится хирургия. Однако многие высокорисковые образования не представляют непосредственной угрозы для жизни и могут безопасно контролироваться врачом, избавляя пациентов от ненужных затрат и осложнений.
Чтобы прогнозировать развитие рака более точно, специалисты из Массачусетской общей больницы, Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта в Кембридже обучили искусственный интеллект выявлять по-настоящему опасные образования.
«У врачей есть понятная тенденция переусердствовать по поводу рака молочной железы, — говорит соавтор исследования Регина Барзилай, профессор электротехники и информатики в Массачусетском технологическом институте. — Когда есть такая неопределенность, машинное обучение — именно тот инструмент, который улучшит диагностику и предотвратит ненужное хирургическое лечение».
Машинное обучение — тип искусственного интеллекта, в котором алгоритм автоматически учится и совершенствуется на основе предыдущего опыта. Модель, разработанная исследователями, проанализировала традиционные факторы риска, такие как возраст пациенток и гистология опухолей, а также несколько уникальных особенностей, включая слова, которые появляются в отчетах о патологии биопсии.
Для обучения модели использовались результаты биопсии 1071 пациентки, которые прошли операцию или наблюдались у врача как минимум два года. Высокий риск развития рака был зафиксирован в 1006 случаях, 115 опухолей стали злокачественными.
Алгоритм обучали на 671 примере, а оставшиеся использовали для тестирования. В результате ИИ правильно предсказал риск развития рака в 97% случаев. Ученые также обнаружили, что технология помогла бы избежать почти трети ненужных операций.
Цель исследователей — применить инструмент в клинических условиях, чтобы врачи принимали более обоснованные решения о том, каких пациенток можно наблюдать, а каких следует оперировать.
Читайте также: Ученые научили ИИ предсказывать будущее отношений в паре